世界中で活用される生成 AI

オートメーション・エニウェアのお客様は、常にオートメーション エコノミーの最前線に立っています。私は、世界中を飛び回り、お客様と対面し、Pathfinder Program に関するイノベーション ワークショップを開催してきた経験から、お客様の革新性と創造性を目の当たりにしてきました。ここ数ヶ月、お客様との話題の中心となっているのは、生成 AI と自動化を組み合わせることで、いかに大きなインパクトが生まれるかについてです。

当社が Pathfinder Program を始めたのは、自動化プログラムのインパクトをグローバルに拡大できるようにお客様を支援するためです。そして、専門家や同業者による有益な指導のおかげで、このプログラムは大きく開花しました。人工知能 (AI) が大きな話題となっています。そして、生成 AI に秘められた驚異的な可能性に関する記事が次々と公開されており、生成 AI に対する関心がますます高まっています。

お客様はすでに、オートメーション サクセス プラットフォームの機能と、生成 AI を支える機械学習、自然言語処理、および複雑なデータ分析を活用した、新しい、創造的な事例に目を向けています。これまで不可能とされていたことが可能になるため、AI と自動化に対するアプローチが根本から変わることになります。これまでの標準的な自動化では、ルールベースの反復的なプロセスを処理していました。しかし、生成 AI では、複雑な文書処理、言語翻訳、販売促進活動などのタスクを自動化できる可能性があります。

自動化と生成 AI を組み合わせることで、かつてないほど生産性を引き上げて、人間が見過ごしてしまうような貴重なビジネス インサイトを発見できるようになります。当社のお客様はすでに自動化と生成 AI の革新的な事例を模索しています。そして、それらがビジネスの進め方にも変革をもたらすことになるはずです。

生成 AI で市民開発者をサポート

市民開発者とは、コンピューター サイエンスの専門家ではないものの、自動化を構築することが可能な作業担当者です。通常は、自動化に適したプロセスを特定し、各自のニーズをピンポイントで満たすソリューションを構築したいと考えているビジネスユーザーを指します。これは、いわば自動化におけるロングテール戦略です。これにより、草の根的なアプローチを通じて、自動化を広範囲にわたって活用し、そのインパクトを拡大できます。さらにビジネス チームは、取り組むべき自動化に優先順位を付けることができます。とはいえ、市民開発者には一定のトレーニングが必要です。また、さまざまな問題に直面することになるため、経験豊富な開発者がサポートしなければなりません。

あるオートメーション・エニウェアのお客様 (オーストラリアの企業) は、トレーニングを受けたばかりの市民開発者に自動でサポートを提供するために、生成 AI の使用を検討しています。たとえば、エラー メッセージが表示された場合、生成 AI がトラブルシューティングのヒントをただちに提供します。これにより、経験豊富な開発者やサポート担当者に過度の負担をかけることなく、より多くの市民開発者を支援できます。それでも問題が解決しない場合は、経験豊富な開発者が対応することになりますが、最初のトラブルシューティングの手順をスキップできるため、より迅速にサポートを提供できます。

生成 AI で非構造化データを処理

あらゆる企業がフォームを使用したデータを処理しています。フォームの所定の位置に構造化データが含まれている場合、自動処理は比較的容易です。定まった形式のない半構造化データを抽出するのは、より複雑な作業となります。たとえば、フォームの種類によって、日付や口座番号などのデータが異なる場所やフィールドに入力されている場合などです。オートメーション・エニウェアの Document Automation は、構造化または半構造化フォームからデータを抽出するための最適なソリューションです。高い信頼性でデータを抽出する際、最も複雑となるのが非構造化データです。非構造化データは、正確な格納場所が不明だったり、他の無関係な情報 (メールや画像など) と混在している場合があります。

あるオートメーション・エニウェアのお客様 (英国の企業) は、契約書、科学研究、四半期財務報告書、顧客の E メールなど、非構造化データからなるビジネス文書を処理するために、生成 AI と Automation Anywhere を組み合わせて使用することを検討しています。たとえば、PDF 内の非構造化データを OCR で抽出して、生成 AI に渡すことで、目的のデータをインテリジェントに抽出し、データ フィールドに自動入力できます。このプロセスでは、技術文書や詳細な文書の要約も作成できるため、人間が手作業で (しかも長い時間をかけて) 文書を読み、理解し、要約する必要がありません。

生成 AI で適応力に優れた自動化を実現

ソフトウェア (特にクラウドベースのアプリケーション) は頻繁にアップデートされ、既存の自動化ソリューションに影響を及ぼします。特定のインターフェースを使用してタスクを自動化するようにトレーニングされた Bot や、旧式のアプリケーション プログラミング インターフェース (API) 統合機能を使用してデータを転送するようにトレーニングされた Bot では、このような変更が問題となる場合があります。このような自動化の妨げとなるアップデートがミッションクリティカルなプロセスの中断を招き、自動化の取り組み、指標、目標の達成を阻む可能性があります。生成 AI を使用すれば、プロセスを中断することなく、アプリケーションの変更を検出して、それに適応できる可能性があります。さらに、変更に関する詳細情報を自動化チームに提供することもできるでしょう。

あるオートメーション・エニウェアのお客様 (米国の企業) は、アプリケーション インターフェースに変更があった際の自動化ソリューションによる対応方法を改善するために、生成 AI を使用することを検討しています。現在の生成 AI モデルではまだ難しいかもしれませんが、たとえばアプリケーションのアップデートにより、送信ボタンの位置が変わったとします。通常の自動化ソリューションであれば、情報を送信できないとエラーが返されます。しかし、生成 AI であれば、アプリケーションのインターフェースをスキャンして、コード、設計、視覚的な手掛かりなどの要素に基づいて、送信ボタンの位置を特定できます。そして、送信ボタンの位置を特定したら、自動化ソリューションを自動的にアップデートして、変更内容を開発者に通知します。これにより、プロセスを中断することなく続行できます。開発者がアップデートを行う必要はありません。

生成 AI と自動化の今後の展開

インフルエンサーたちの言うことが正しければ、生成 AI は人類の行く末までをも変える可能性を秘めています。オートメーション・エニウェアのお客様との対話により、今後の展開の一端を垣間見ることができましたが、自動化と AI によって新しい可能性が切り拓かれることになるはずです。

Siri や Alexa などのデジタル アシスタントの存在により、私たちは、AI とは限定的、基本的、かつ単純なタスクを処理するものだと考えるようになりました。しかし、オートメーション サクセス プラットフォームの機能と生成 AI を創造的に組み合わせることで、新たな可能性が開けます。そして、複雑なビジネス問題を解決するために、いかに想像力を働かせて自動化と AI を組み合わせられるかによって未来が決まることでしょう。

機械からのフィードバックやインサイトに基づいてプロセスが自動的かつ動的に修正され、Bot がよりスマートかつ多機能になり、定型作業だけでなく、非定型作業にも対応できるようになる日がいずれ来るはずです。生成 AI は、このような未来の到来を促進することになります。生成 AI により、自動化ソリューションはコンテキストを理解して、学習し、変化に適応できるようになるためです。より多くの企業が、予想もしないような方法で生成 AI を活用し、従業員の真の潜在能力を引き出して、新たな可能性を切り開いていくことになるでしょう。生成 AI には未知の可能性があります。想像力の及ぶ限り、あらゆることを可能にするのです。